{
 "cells": [
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "第8周作业\n",
    "\n",
    "1. 简述仿射变换和透视变换的基本概念，并用实例说明。 \n",
    "答：仿射变换概念：包括旋转、平移、缩放。例如2D的CAD图可以对平面的上物体进行旋转缩放其实就是仿射变换。\n",
    "   透视变换：把物体的三维图像表示转变成二维表示的过程称为透视变换。例如我们手机拍的图片，就是把真实场景中的三维物体通过镜头投影到光感面上形成二维的图像。\n",
    "\n",
    "2. 结合图简述图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系的定义，并说明三者之间的变换关系。 \n",
    "![avatar](坐标系.png)\n",
    "答：图像坐标系原点为相机光轴与成像平面的交点，通常情况下是成像平面的中点。图像坐标系的单位是mm，属于物理单位。\n",
    "   相机坐标系是以相机的聚焦中心为原点，以光轴为Z轴建立的三维直角坐标系。原点为相机的光心，x轴与y轴与图像的X,Y轴平行，z轴为相机光轴，它与图形       平面垂直\n",
    "   世界坐标系在环境中选择一个参考坐标系来描述摄像机和物体的位置，该坐标系称为世界坐标系。摄像机坐标系和世界坐标系之间的关系可用旋转矩阵R与平    移向量t来描述。\n",
    "\n",
    "3. 什么是相机的内、外参数矩阵？实际中你能结合身边的实例(如电脑摄像头、手机镜头)说明这些参数的大致值么？ \n",
    "  相机的内参数矩阵指是的相机自身特性相关的参数，包括：焦距、像元尺寸、光心位置等。例如我们手机相机的数字变焦其实就是指焦距，手机摄像头2000万像素是指传感器一共有2000万个像素点。现在手机的焦距范围较大，从微距-无穷远。工业镜头用得较多焦距为6mm-100mm。\n",
    "  摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动，或者在相机固定时，运动物体的刚性运动。\n",
    "\n",
    "\n",
    "4. 说明使用线性法求解相对位姿时的要求输入和输出，以及求解的基本思想。 \n",
    "输入相机内参数；多个平面上的特征点在目标坐 标系(3D)和相平面坐标系 (2D)坐标；\n",
    "输出目标坐标系相对相机坐标系的位置和姿态；\n",
    "基本思想：对于每一个特征点，均可得到两个方程。对于多个点，可进行堆叠。有6个或者以上特征点且共面时可求解得到R和t。\n",
    "\n",
    "5. 说明使用Zhang方法进行相机标定需要的输入条件和得到的具体输出量，以及Zhang方法的主要步骤 \n",
    "输入条件：使用至少有6个角点平面靶摆多个POSE\n",
    "输出量：fx,fy,u0,v0,k1,k2,p1,p2,s1,s2;\n",
    "主要步骤：\n",
    "（1）对一个pose，计算单应矩阵（类似M矩阵）\n",
    "（2）有三个以上Pose，根据各单应矩阵计算线性相机参数。\n",
    "（3）使用非线性优化方法计算非线性参数。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
